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【玩转GPU】不懂就问,为什么GPUCPU更快?

最近ChatGPT大火,背后训练大模型硬件设备GPU也达到了一片难求地步。 你有没有好奇:为什么必须要用GPUCPU被淘汰了吗? 今天我们就来一起学习一下,为什么GPUCPU更快。...1、GPUCPU区别有哪些? CPU是中央处理器英文缩写,是计算机中心部分,用来执行指令和数据处理。 CPU指令集通常被设计用来处理各种类型任务,包括算术运算、逻辑运算、位操作等。...在比较GPUCPU时,以下几个方面也需要考虑: 并行计算能力:GPU具有更强并行计算能力,这意味着它可以在同一时间内处理更多数据。...因此,GPU在处理图形和视频数据时速度更快。 能耗:由于GPU特殊结构和指令集,它能耗CPU低。在某些情况下,使用GPU可以节省能源成本。...图片 总之,GPU在处理大规模并行计算任务时CPU更快,这是由于其特殊结构和指令集优化所导致。在需要处理大量数据和执行并行计算任务时,使用GPU可以显著提高计算效率。

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CPU GPU 两倍?】谷歌云 TensorFlow 基准实测意外结果

前苹果工程师 Max Woolf 做了测评——由于谷歌云平台收费规则,在有些情况下,使用 CPU GPU 在经济上更划算。...他日前发表博文,得出了一个意外结果: 由于谷歌云平台收费规定,做深度学习项目有时候用 CPU GPU 更划算。...如果用这些 CPU 虚拟机训练模型,速度与 GPU 可比(稍微差一点也行),那么用 CPU 在经济上就GPU 更加划算。...Max 提出了问题:现在还没有用大量 CPU 做深度学习库基准,因为大家都直奔 GPU 而去;但是,有没有可能用 CPU 经济效益 GPU 更高呢? 下面我们就来看一下 Max 测评结果。...不出意料,GPU 其他任何 CPU大约两倍,但成本结构仍然相同。64 vCPU 在成本效益上表现糟糕,32 vCPU 训练速度甚至还 64 vCPU 一些。

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为什么说 Vue 响应式更新 React ?(原理深度解析)

前言 我们都知道 Vue 对于响应式属性更新,只会精确更新依赖收集的当前组件,而不会递归去更新子组件,这也是它性能强大原因之一。...其实,msg 在传给子组件时候,会被保存在子组件实例 _props 上,并且被定义成了响应式属性,而子组件模板中对于 msg 访问其实是被代理到 _props.msg 上去,所以自然也能精确收集到依赖...$forceUpdate 本质上就是触发了渲染watcher重新执行,和你去修改一个响应属性触发更新原理是一模一样,它只是帮你调用了 vm....这里 msg 属性在进行依赖收集时候,收集到是 parent-comp `渲染watcher。(至于为什么,你看一下它所在渲染上下文就懂了。)...Vue 响应文章,欢迎阅读: 手把手带你实现一个最精简响应式系统来学习Vuedata、computed、watch源码 本文也存放在我Github博客仓库中,欢迎订阅和star。

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谷歌发论文披露TPU详细信息,GPUCPU15-30倍

之后,该公司便会开始使用TPU加速新数据推断。谷歌表示,这直接使用GPU或基本x86芯片速度很多。...他们在论文中写道:“尽管某些应用利用率较低,但TPU平均GPUCPU速度15至30倍左右。”...其中GPUCPU具体指的是英伟达Tesla K80 GPU和英特尔至强E5-2699 v3芯片,后者可以成为TPU底层平台。...“我们没有与CPU密切整合,为了减少延迟部署几率,TPU设计成了一个PCIe I/O总线上协处理器,使之可以像GPU一样插到现有的服务器上。”...目标是在TPU运行完整推理模型,降低与主CPU互动,并使之足以灵活地满足2015年及之后神经网络需求,而不仅仅适用于2013年神经网络。”

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CPUGPU训练神经网络十几倍,英特尔:别用矩阵运算了

得益于 GPU 极高内存带宽和较多核心数,研究人员可以更快地获得模型训练结果。与此同时,CPU 受限于自身较少核心数,计算运行需要较长时间,因而不适用于深度学习模型以及神经网络训练。...但近日,莱斯大学、蚂蚁集团和英特尔等机构研究者发表了一篇论文,表明了在消费级 CPU 上运行 AI 软件,其训练深度神经网络速度是 GPU 15 倍。...DNN 训练通常是一系列矩阵乘法运算,是 GPU 理想工作负载,速度大约是 CPU 3 倍。 如今,整个行业都专注于改进并实现更快矩阵乘法运算。...他们表示,该技术可以超越基于 GPU 训练。 在 MLSys 2021 大会上,研究者探讨了在现代 CPU 中,使用矢量化和内存优化加速器是否可以提高 SLIDE 性能。...我们利用这些创新进一步推动 SLIDE,结果表明即使不专注于矩阵运算,也可以利用 CPU 能力,并且训练 AI 模型速度是性能最佳专用 GPU 4 至 15 倍。」

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为什么人工智能更需要GPUCPUGPU区别

CPUGPU是两种不同微处理器,它们在电脑、手机、游戏机等设备中负责执行各种计算任务。CPU是中央处理器,它是电脑大脑,负责处理各种复杂逻辑运算和控制指令。...GPU是图形处理器,它是电脑眼睛,负责处理大量图像和图形相关运算。  CPUGPU主要区别在于它们内部架构和设计目的。...CPUGPU区别不仅体现在硬件上,也体现在软件上。CPUGPU使用不同编程语言和工具来开发和运行程序。...CPU常用编程语言有C、C++、Java、Python等,而GPU常用编程语言有CUDA、OpenCL、TensorFlow等。CPUGPU也有不同编程模型和内存管理方式。...总之,CPUGPU是两种不同类型微处理器,它们各有各优势和适用场景。

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MySQL 中 MyISAM 中查询为什么 InnoDB

所以,我一一拒绝了他们。 关于这套面试题,有很多内容,我都写过文章!今天,我们来写一写第 14 小题。为什么 MyisAM 查询? ? 关于,这个问题,我网上看了很多答案。...大多内容都雷同,但是我要强调是,并不是说 MYISAM 一定 InnoDB select 。 其实呢?MyISAM 适合读多,并发少场景;这个问题要分场景来看。...不同场景,还真不能说 MyISAM InnoDB 中查询! 下面我们一起来看看 Innodb 和 Myisam 5 大区别: ? 上面的“事务”写错了。...关于 count 区别,可以看我这篇文章《你真的懂 select count(*) 吗?》。 那么为什么大家喜欢说 MyisAM 查询呢?...说白了,为什么现在一些人喜欢 NoSQL 呢?因为 nosql 本身似乎应该是以省去解析和事务锁方式来提升效能。MYISAM 不支持事务,也是它查询一个原因!

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单线程Redis为什么这么为什么响应延迟这么低?

分析:这个问题其实是对redis内部机制一个考察。其实根据博主面试经验,很多人其实都不知道redis是单线程工作模型。所以,这个问题还是应该要复习一下。...博主打一个比方:小曲在S城开了一家快递店,负责同城送服务。小曲因为资金限制,雇佣了一批快递员,然后小曲发现资金不够了,只够买一辆车送快递。...不同状态 客户送快递请求-------------->来自客户端请求 小曲经营方式-------------->服务端运行代码 一辆车---------------------->CPU核数...只有单个线程(一个快递员),通过跟踪每个I/O流状态(每个快递送达地点),来管理多个I/O流。 下面类比到真实redis线程模型,如图所示 ? 参照上图,简单来说,就是。...我们redis-client在操作时候,会产生具有不同事件类型socket。在服务端,有一段I/0多路复用程序,将其置入队列之中。

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7 Papers & Radios | 模型鲁棒性一键式评测平台;CPU训练神经网络GPU十几倍

结合上述两种技巧,严志程团队提出搜索方法 FP-NAS PARSEC [1] 2.1 倍, FBNetV2 [2] 1.9-3.5 倍, EfficientNet [3] 132...搜索得到 FP-NAS-L2 模型复杂度达到 1.0G FLOPS,在只采用简单知识蒸馏情况下,FP-NAS-L2 能够采用更复杂就地蒸馏 BigNAS-XL [4] 模型,提高 0.7% 分类精度...得益于 GPU 极高内存带宽和较多核心数,研究人员可以更快地获得模型训练结果。与此同时,CPU 受限于自身较少核心数,计算运行需要较长时间,因而不适用于深度学习模型以及神经网络训练。...但近日,莱斯大学、蚂蚁集团和英特尔等机构研究者发表了一篇论文,表明了在消费级 CPU 上运行 AI 软件 SLIDE,其训练深度神经网络速度是 GPU 15 倍。...推荐:CPU GPU 训练神经网络十几倍,英特尔:别用矩阵运算了。

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超越AITemplate,打平TensorRT,SD全系列模型加速框架stable-fast隆重登场

stable-fast是一个用于在NVIDIA GPU上优化Hugging Face Diffusers超轻量级推理优化框架。...stable-fast利用了几项关键技巧和功能来提供超推理优化: CUDNN卷积融合:stable-fast实现了全部Conv+Bias+Add+Act计算模式完整且兼容CUDNN卷积融合运算子操作符...CUDA Graph:stable-fast可以将UNet结构捕捉到CUDA Graph格式中,当批次规模小时,可以减少CPU开销。...我相信击败TensorRT只是时间问题。...安装 具体请参见项目GitHub页面,用户可以直接安装Linux和Windows下预编译wheel包(在项目Release页面下载),也可以自己从源码编译,总之是非常简单也非常,开箱即用。

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为什么处理排序后数组没有排序?想过没有?

就比如说这个:“为什么处理排序后数组没有排序?”...毫无疑问,直观印象里,排序后数组处理起来就是要比没有排序,甚至不需要理由,就好像我们知道“夏天吃冰激凌就是爽,冬天穿羽绒服就是暖和”一样。...但本着“知其然知其所以然”态度,我们确实需要去搞清楚到底是为什么?...我本机环境是 Mac OS,内存 16 GB,CPU Intel Core i7,IDE 用是 IntelliJ IDEA,排序后和未排序后结果如下: 排序后:2.811633398 未排序:9.41434346...那这个代码中分支就好像火炬之光中地图分支,如果处理器能够像我一样提前预判,那累加操作就会很多,对吧?

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超原版速度110倍,针对PyTorchCPUGPU张量迁移工具开源

神经网络训练中往往需要进行很多环节加速,这就是为什么我们逐渐使用 GPU 替代 CPU、使用各种各样算法来加速机器学习过程。但是,在很多情况下,GPU 并不能完成 CPU 进行很多操作。...所以作者想到,为什么不在训练过程中关闭这些闲置参数呢?这就需要快速 CPUGPU 数据迁移能力。...随着 CPUGPU 迁移速度加快,除了加速了 CPUGPU 张量转移外,开发者还可以实现很多新功能。...CuPy 是一个借助 CUDA GPU 库在英伟达 GPU 上实现 Numpy 数组库。基于 Numpy 数组实现,GPU 自身具有的多个 CUDA 核心可以促成更好并行加速。 ?...对于转移到 Cuda Pytorch 嵌入,或从 Cuda Pytorch 嵌入转移两个步骤总和上来说,SpeedTorch 常规 GPUCPU Pinned 张量 Pytorch 速度同样

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比较CPUGPU矩阵计算

但是需要说明CUDA为N卡独有,所以这就是为什么A卡对于深度学习不友好原因之一。 Tensor Cores是加速矩阵乘法过程处理单元。...Tensor Cores 内置在 CUDA 核心中,当满足某些条件时,就会触发这些核心操作。 测试方法 GPU计算速度仅在某些典型场景下CPU。...在其他一般情况下,GPU计算速度可能CPU慢!但是CUDA在机器学习和深度学习中被广泛使用,因为它在并行矩阵乘法和加法方面特别出色。...()-s) #cpu take time: 55.70971965789795 可以看到cpu花费55秒 GPU计算 为了让GPUCUDA执行相同计算,我只需将....这就是为什么一个在CPU上需要几天训练模型现在在GPU上只需要几个小时。

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秘籍:如何用廉价硬件玩转深度学习,成本不到1000美元

这套系统至少Macbook Pro要强(除了功耗),而且可以实时升级一直用上好多年。 搭建这么一套设备非常有意思,而且做推理和学习笔记本至少20倍。 准备好了么?咱们先从需要采购清单说起。...CPU 我在网上看了一下CPU评测,感觉慢一点CPU也够用,因为我要做事情很少受制于CPU,除了训练神经网络,其他都用GPU。...目前最新版本是CUDA 8.0,CudNN 5.1。CUDA是一个API,也是一个编译器,允许其他程序将CPU用于通用应用程序,CudNN是一个旨在使神经网络在GPU上运行更快库。...YOLO YOLO软件包也能对输入图像进行实时识别。以前用Macbook,识别响应大概3-4秒,使用GPU,可以很准确实时运行。...这个可以产生更多惊人图片。 结论 咱们不需要花费数千美元,来搞一个笔记本很多深度学习系统。动手DIY一套深度学习设备也是很宝贵经验,而且DIY东西还能升级。

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一万元搭建深度学习系统:硬件、软件安装教程,以及性能测试

可以看到在训练这个模型时,GTX 1080 TiAWS P2 K802.4倍,这有点惊人,因为两个显卡性能应该差不多,我觉得可能是AWS上有降频或者受到虚拟化影响。...CPU表现GPU慢9倍。有趣是,i5 7500亚马逊虚拟CPU2.3倍。 VGG微调 为Kaggle猫狗识别竞赛而微调一个VGG网络。...这次1080 TiAWS P2 K805.5倍。CPU在这个环节表现,最多慢了200倍。 Wasserstein GAN 生成对抗网络(GAN)用来训练模型产生图像。...GTX 1080 TiAWS P2 K805.5倍。...GTX 1080 TiAWS P2 K804.3倍。CPUGPU慢30-50倍。 好啦,关于万元打造一个深度学习系统分享,就先到这里。 各位端午节快乐。

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一万元搭建深度学习系统:硬件、软件安装教程,以及性能测试

安装好CUDA之后,下面的代码能把CUDA添加到PATH变量: 现在可以检验一下CUDA装好没有,运行如下代码即可: 删除CUDAGPU驱动,可以参考如下代码: 安装CuDNN 我用是CuDNN 5.1...可以看到在训练这个模型时,GTX 1080 TiAWS P2 K802.4倍,这有点惊人,因为两个显卡性能应该差不多,我觉得可能是AWS上有降频或者受到虚拟化影响。...CPU表现GPU慢9倍。有趣是,i5 7500亚马逊虚拟CPU2.3倍。 VGG微调 为Kaggle猫狗识别竞赛而微调一个VGG网络。...GTX 1080 TiAWS P2 K805.5倍。...CPUGPU慢30-50倍。 好啦,关于万元打造一个深度学习系统分享,就先到这里。

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【指南】买家指南:挑选适合你深度学习GPU

在本文中,我将分享关于选择合适图形处理器见解。 为什么深度学习需要GPU? 哪个GPU规格很重要,为什么? 在选择GPU时要注意什么? GPU性价比; 关于预算建议。...GPU + 深度学习 = ? (但是为什么呢?) 深度学习(DL)是机器学习领域一部分。DL采用 DL通过使用神经网络逼近问题解决方案。...例如,在CPU上增加几个数字是非常。但在大量数据操作下,它会陷入困境。例如,增加几万或几十万个数字矩阵。在幕后,DL主要由矩阵乘法之类操作组成。...VRAM很重要时,这张显卡市场上任何其他显卡都多。...1080比特斯拉显卡5倍,K802.5倍。K40有12 GB VRAM,K80VRAM高达24 GB。 从理论上讲,P100和GTX 1080 Ti在性能方面应该是一致

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浅谈深度学习落地问题

为什么,因为现在已经存在很多优秀深度学习框架了(TensorFlow、Pytorch),Opencv只需要管好可以读取训练好权重模型进行推断就足够了。...为什么Opencv版Darknet版速度那么多,是因为OpencvCpuop编写过程中利用了CPU-MKL等很多优化库,针对英特尔有着很好优化,充分利用了多线程优势(多线程很重要,并行计算串行计算很多...但是有点需要注意,Opencv最好实践是CPU端,GPU端Opencv对cuda支持不是很好,Opencv只有利用OpenCL支持GPU,但速度没有cuda。...但我们在观察Pytorch1.0文档中已经可以熟知,为什么Pytorch-v1.0称为从研究到生产: 最重要三点: 分布式应用 ONNX完全支持 利用C++部署生成环境 简单谈谈第三个要点,看了官方说明文档...比较流行两个框架是ncnn(主要是cpu)和mace(也支持Gpu)。都在发展阶段,前者出世1年左右,后者出世半年不到。 也期待一下吧!

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浅析GPU计算——CPUGPU选择

但是这些因素,ARM系列CPU也可以做到,但是为什么还是没Intel呢?         当然因素肯定是多样。...为什么GPU拥有大量计算能力。我们看一张NV GPU架构图 ?        ...之后我们称GPUCore为cuda核)。         再对比一下CPU微架构和架构图,以FP mul“执行单元为例”,一个CPUCore中有2个,六核心CPU有12个。...虽然我们不知道GPU cuda内部组成,但是可以认为这样计算单元至少等于cuda核数量——128。         128和12对比还不强烈。...该款CPU最大支持64G内存,其内存最大带宽是68GB/s。         然而GPU对应显存带宽则CPU对应内存高出一个数量级! ?

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